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Enregistrement W3037753851 · doi:10.1080/1057610x.2020.1780028

Lethal Violence in Civil War: Trends and Micro-Dynamics of Violence in the Northern Mali Conflict (2012-2015)

2020· article· en· W3037753851 sur OpenAlexaff
Adib Bencherif, Aurélie Campana, Daniel Stockemer

Notice bibliographique

RevueStudies in Conflict and Terrorism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismSpanish Civil WarCriminologyDynamics (music)State (computer science)Political scienceCivil ConflictQualitative propertyField (mathematics)GeographySociologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the trends and micro-dynamics of violence in northern Mali. Using a mixed research design, we focus on the violence used by jihadist groups during the first phases of the Malian civil war (2012–2015). Integrating research on civil war and terrorism, we distinguish between direct and remote violence. Quantitative analyses show that the involvement of jihadist groups in this conflict had a strong impact on the level and intensity of violence of all warring parties. Qualitative analysis of data collected during field research done in Mali between 2016 and 2017 complements the quantitative work. It enlightens that relational dynamics strongly influence the decision to resort to violence within non-state armed groups, including jihadist ones, while local contexts often explain temporal and geographic variations in violence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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